专利名称
主分类
A 农业
B 作业;运输
C 化学;冶金
D 纺织;造纸
E 固定建筑物
F 机械工程、照明、加热
G 物理
H 电学
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公布日期
2023-10-24 公布专利
2023-10-20 公布专利
2023-10-17 公布专利
2023-10-13 公布专利
2023-10-10 公布专利
2023-10-03 公布专利
2023-09-29 公布专利
2023-09-26 公布专利
2023-09-22 公布专利
2023-09-19 公布专利
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专利权人
国家电网公司
华为技术有限公司
浙江大学
中兴通讯股份有限公司
三星电子株式会社
中国石油化工股份有限公司
清华大学
鸿海精密工业股份有限公司
松下电器产业株式会社
上海交通大学
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  • [发明专利]用户装置、网络节点及其方法-CN201480080631.7有效
  • 彼得里·克拉;亨里克·伦奎思;亨里克·奥鲁佛松 - 华为技术有限公司
  • 2014-07-18 - 2019-11-26 - H04W8/26
  • 本发明涉及一种用户装置,包括:收发器(11),配置用于接收第一无线网络临时标识符RNTI,其中第一RNTI对无线通信网络(30)的网络节点(20a、20b、...20n)的第一集合有效;接收至少一个第二RNTI,其中第二RNTI对无线通信网络(30)的网络节点(20a、20b、...20n)的第二集合有效,并且其中网络节点(20a、20b、...20n)的第一集合网络节点(20a、20b、...20n)的第二集合网络节点(20a、20b、...20n)的不同集合;使用第一RNTI或第二RNTI向无线通信网络(30)发送数据或从所述无线通信网络(30)接收数据。此外,本发明还涉及与用户装置对应的网络节点及相应的方法、计算机程序和计算机程序产品。
  • 用户装置网络节点及其方法
  • [发明专利]无线网状网网络的监测方法及节点-CN200910108861.0无效
  • 王林林 - 迈玺(北京)科技有限公司
  • 2009-07-30 - 2010-01-06 - H04W24/04
  • 本发明公开了一种无线网状网网络的监测方法及节点。所述无线网状网网络的监测方法包括步骤:获得网络中需要监测的节点和路径信息;根据网络中所述节点与路径之间的关联关系,获得网络中链路覆盖最大、节点最少的监测代理候选集合,在所述代理候选集合中选择节点驻留权值较大的节点集合,作为监测代理;采用所述选择的监测代理监测所述无线网状网网络;在监测到网络故障时向故障管理中心发送所述网络故障报告。本发明可以有效地为Mesh无线网络寻找和分配监测代理以进行网络监测,提高网络监测效率。
  • 无线网状网络监测方法节点
  • [发明专利]一种基于图神经网络的多目标跟踪方法和系统-CN201911312114.9有效
  • 蒋婷婷;高旭;李佳河 - 北京大学
  • 2019-12-18 - 2023-01-03 - G06T7/246
  • 本申请公开了一种基于图神经网络的多目标跟踪方法和系统,包括:预处理训练集,得到节点集合、边集合和全局变量;输入节点集合、边集合和全局变量至图神经网络得到外貌相似度矩阵和运动相似度矩阵;使用优化算法,根据损失函数、外貌相似度矩阵和运动相似度矩阵训练图神经网络,确定图神经网络的设置参数,再训练,得到训练好的图神经网络;使用训练好的图神经网络处理数据集,得到相似度矩阵;使用匹配算法对相似度矩阵进行计算得到数据集中目标的匹配结果使用图神经网络,通过优化算法和损失函数,能够对节点集合、边集合和全局变量进行更新,通过在节点和边之外引入全局变量并更新,使图神经网络可以捕获全局信息,提高多目标跟踪的性能。
  • 一种基于神经网络多目标跟踪方法系统
  • [发明专利]复杂网络中传播源选择的方法、装置及终端设备-CN201810761173.3有效
  • 周明洋;熊文漫;廖好;沈婧;吴向阳;陆克中;毛睿 - 深圳大学
  • 2018-07-12 - 2021-11-16 - H04L12/24
  • 本发明适用于复杂网络数据挖掘技术领域,提供了一种复杂网络中传播源选择的方法、装置及终端设备,通过对复杂网络预处理;计算处理后的复杂网络中每个节点的影响力来确定初始传播源节点;接着根据传播源集合中初始传播源节点之间的重叠影响力,分别计算初始传播源节点之间的综合影响力,选择综合影响力最大的节点作为传播源节点,并加入传播源集合中;然后根据传播源集合中单节点影响力更新传播源节点;直至传播源集合中的节点数达到预设数量。本发明考虑到了传播源节点中的重叠影响力,将传播源节点密集处中单节点影响力较低的节点删除,从而使得传播源节点分布得更均匀,使得信息能更有效率的传播。
  • 复杂网络传播选择方法装置终端设备
  • [发明专利]一种基于联合优化的网络切片部署方法-CN202310083360.1在审
  • 胡峰;梁雅娟 - 中国传媒大学
  • 2023-02-08 - 2023-05-16 - H04L41/0893
  • 一种基于联合优化的网络切片部署方法,属于网络切片部署技术领域,解决了现有技术中网络切片资源调度与部署效率低问题。方法包括:对网络切片集合中的每个网络切片,基于多属性决策方法分别计算物理网络中每个物理节点和该网络切片中每个虚拟节点的重要度,基于每个节点的重要度对该网络切片进行预部署;以网络切片集合的资源效率最大化为优化目标对预部署中的映射参数进行联合优化,得到最优映射参数;对于网络切片集合中的每个网络切片,根据最优映射参数,基于多属性决策方法分别重新计算物理网络中每个物理节点和该网络切片中每个虚拟节点的重要度,基于每个节点的重要度对该网络切片进行部署。
  • 一种基于联合优化网络切片部署方法
  • [发明专利]社交网络意见领袖识别方法-CN201310028159.X在审
  • 张璐;蔡皖东;蔡霖;彭冬;王塑;叶三成 - 西安市烟草专卖局;西北工业大学
  • 2013-01-25 - 2013-05-22 - G06F17/30
  • 本发明公开了一种社交网络意见领袖识别方法,用于解决现有的社交网络意见领袖识别方法效率低的技术问题。技术方案是首先获取社交网络数据;再根据社交网络特性建立信息传播模型;然后根据信息传播模型以及社交网络拓扑信息,计算每个节点度数;将其中影响力最大的节点作为第一个种子节点;在新的节点集合中检测余下的种子节点,形成一个按影响力大到小排序的种子节点集合;从影响力排序的种子节点集合中,选取前n个种子节点,构成意见领袖集合,从而识别出社交网络中具有不同影响力或号召力的意见领袖。由于通过检测社交网络中影响力最大的种子节点来识别意见领袖,节省了大量的盲目检测时间,提高了识别效率。与背景技术相比,识别效率提高了50~90%。
  • 社交网络意见领袖识别方法
  • [发明专利]利用尖峰神经网络解析正则表达式-CN201780095132.9在审
  • A·保尔;N·斯里尼瓦萨 - 英特尔公司
  • 2017-12-15 - 2020-05-08 - G06N3/08
  • 用于利用尖峰神经网络提供逻辑状态机的技术和机制,该神经网络包括多个节点集合。多个节点集合中的每一个将实现不同的相应状态,并且多个尖峰序列中的每一个被提供给多个节点集合中的每一个节点集合的相应节点。逻辑状态机的给定状态是通过配置对应节点集合中的每个节点的相应激活模式来实现的。给定节点的激活模式使该节点能够响应于其对应的尖峰序列来发信号通知:逻辑状态机的相应状态转换将被执行。在另一个实施例中,在由尖峰神经网络评估的数据所使用的系统中,多个尖峰序列均表示不同的相应字符。
  • 利用尖峰神经网络解析正则表达式

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